Allineamento per l'Onestà

Alignment for Honesty

December 12, 2023

Autori: Yuqing Yang, Ethan Chern, Xipeng Qiu, Graham Neubig, Pengfei Liu

cs.AI

Abstract

Recenti ricerche hanno compiuto progressi significativi nell'applicazione di tecniche di allineamento per migliorare l'utilità e l'innocuità dei grandi modelli linguistici (LLM) in conformità con le intenzioni umane. In questo articolo, sosteniamo l'importanza dell'allineamento per l'onestà, garantendo che gli LLM rifiutino proattivamente di rispondere alle domande quando non possiedono le conoscenze necessarie, senza tuttavia essere eccessivamente conservativi. Tuttavia, un aspetto cruciale dell'allineamento per l'onestà riguarda la capacità di discernere i limiti delle conoscenze di un LLM, il che è tutt'altro che semplice. Questa sfida richiede soluzioni complete in termini di sviluppo di metriche, creazione di benchmark e metodologie di addestramento. In questo articolo, affrontiamo queste sfide definendo innanzitutto un problema preciso e definendo l'"onestà" ispirandoci agli Analetti di Confucio. Questo serve come fondamento per sviluppare metriche che misurino efficacemente l'onestà di un LLM quantificando i suoi progressi dopo l'allineamento. Inoltre, introduciamo un framework di addestramento flessibile che viene ulteriormente istanziato da diverse tecniche di fine-tuning efficienti che enfatizzano l'onestà senza sacrificare le prestazioni su altri compiti. I nostri esperimenti estensivi rivelano che questi modelli allineati mostrano un marcato aumento dell'onestà, come indicato dalle metriche da noi proposte. Rendiamo disponibili una vasta gamma di risorse per facilitare la ricerca futura all'indirizzo https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, inclusi modelli allineati per l'onestà, dataset di addestramento e valutazione per l'allineamento dell'onestà, glossario dei concetti, nonché tutto il codice sorgente rilevante.

English

Recent research has made significant strides in applying alignment techniques to enhance the helpfulness and harmlessness of large language models (LLMs) in accordance with human intentions. In this paper, we argue for the importance of alignment for honesty, ensuring that LLMs proactively refuse to answer questions when they lack knowledge, while still not being overly conservative. However, a pivotal aspect of alignment for honesty involves discerning the limits of an LLM's knowledge, which is far from straightforward. This challenge demands comprehensive solutions in terms of metric development, benchmark creation, and training methodologies. In this paper, we address these challenges by first establishing a precise problem definition and defining ``honesty'' inspired by the Analects of Confucius. This serves as a cornerstone for developing metrics that effectively measure an LLM's honesty by quantifying its progress post-alignment. Furthermore, we introduce a flexible training framework which is further instantiated by several efficient fine-tuning techniques that emphasize honesty without sacrificing performance on other tasks. Our extensive experiments reveal that these aligned models show a marked increase in honesty, as indicated by our proposed metrics. We open-source a wealth of resources to facilitate future research at https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, including honesty-aligned models, training and evaluation datasets for honesty alignment, concept glossary, as well as all relevant source code.